Datasets Cleaning and Preparation

1. تنظيف وتجهيز البيانات لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي (AI Model): جمع البيانات: من مصادر مختلفة. تنظيف القيم المفقودة: حذف أو تعويض القيم المفقودة. التعامل مع القيم الشاذة: اكتشاف وحذف أو تعديل القيم الغريبة. تحويل البيانات: تحويل النصوص والأرقام لتكون مفهومة للنموذج. تطبيع القيم: ضبط الأرقام لتكون ضمن نفس النطاق. استخراج واختيار الميزات: إضافة أو اختيار أفضل الميزات التي تؤثر على النموذج. تقسيم البيانات: تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار. بناء النموذج: تدريب النموذج باستخدام البيانات. تقييم النموذج: قياس دقة النموذج وأدائه. 2. تنظيف وتجهيز البيانات لتحليل البيانات (Data Analysis): جمع البيانات: من ملفات مثل CSV أو Excel. تنظيف القيم المفقودة: تعويض أو حذف القيم المفقودة. تصحيح الأخطاء: تعديل القيم الغريبة أو النصوص المكررة. ترتيب البيانات: توحيد التنسيقات (مثل التواريخ). تحويل النصوص لأرقام: تحويل البيانات الفئوية إلى أرقام. تحليل البيانات: إجراء إحصائيات وفحص التوزيعات. عرض البيانات: استخدام الرسوم البيانية لفهم الأنماط. استخراج الاستنتاجات: استنتاج الأنماط والاتجاهات من البيانات ملحوظة يختلف خطوات تجهيز البيانات في تحليل البيانات عن استخدامها لبناء نموذج ذكاء اصطناعي حيث يركز تحليل البيانات على فهم البيانات واستخلاص الأنماط و بناء النماذج يعتمدتنظيفها قبل بناء وتدريب نماذج التنبؤ أو التصنيف.